Seocrate 4B Grpo New 01

🚀 SEOcrate-4B_grpo_new_01：概念驗證

SEOcrate-4B_grpo_new_01是一個開源的概念驗證（PoC）項目，展示了一種在大語言模型（LLMs）中增強專業推理能力的新方法。該模型基於特定領域本體引導的強化學習，以提升搜索引擎優化（SEO）任務的推理能力。

🚀 快速開始

本模型需要以聊天格式的提示進行輸入，其中包括定義任務和預期輸出結構的系統提示。以下是使用該模型的示例代碼：

# 確保你已經安裝了必要的庫：
# pip install torch transformers accelerate bitsandbytes sentencepiece

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig, TextStreamer
import torch

# 使用本倉庫的Hub ID
model_id = "cyberandy/SEOcrate-4B_grpo_new_01"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# 對於4位模型，通常使用float16。
# 如果你的GPU支持bfloat16（例如安培系列或更新的型號），也可以使用它。
model_dtype = torch.float16

print(f"正在為'{model_id}'加載模型和分詞器，設備為'{device}'，數據類型為'{model_dtype}'...")

# 加載分詞器
# 對於合併/微調的模型，使用model_id的分詞器是標準做法。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# 配置分詞器的填充（對於Gemma模型至關重要）
if tokenizer.pad_token_id is None:
    print("分詞器的`pad_token_id`為None。將其設置為`eos_token_id`。")
    tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id
if tokenizer.pad_token is None:  # 如果pad_token字符串為None，也進行設置
    print("分詞器的`pad_token`為None。將其設置為`eos_token`。")
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
# 在生成時使用左填充
tokenizer.padding_side = 'left'
print(f"分詞器配置完成：pad_token_id={tokenizer.pad_token_id}，padding_side='{tokenizer.padding_side}'")
print(f"特殊標記：BOS='{tokenizer.bos_token}'（ID: {tokenizer.bos_token_id}），EOS='{tokenizer.eos_token}'（ID: {tokenizer.eos_token_id}），PAD='{tokenizer.pad_token}'（ID: {tokenizer.pad_token_id}）")

# 加載模型
# device_map="auto"會在可用時將模型放置在GPU上，否則放在CPU上。
# 為了在支持的硬件上獲得更好的性能，你可以嘗試：
# attn_implementation="flash_attention_2"
# 但是，如果FA2不可用或未安裝，"eager"是一個安全的默認值。
try:
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_id,
        torch_dtype=model_dtype,
        device_map="auto",
        attn_implementation="eager",  # 安全的默認值，如果支持可以改為"flash_attention_2"
    )
    model.eval()  # 將模型設置為評估模式
    print(f"模型已成功加載到設備：{model.device}")
except Exception as e:
    print(f"加載模型時出錯：{e}")
    print("確保你有足夠的顯存/內存和所需的庫（例如用於4位模型的bitsandbytes）。")
    model = None  # 如果模型加載失敗，防止進一步執行

if model:
    # 系統提示：對於引導模型的輸出格式和角色至關重要
    system_prompt = """
充當熟悉seovoc本體（https://w3id.org/seovoc/）的專家SEO分析師，該本體擴展了schema.org。
根據提供的輸入，執行指定的SEO任務。
以指定的XML格式輸出你的分析和建議：
<reasoning>
逐步解釋你的推理過程。在相關情況下使用seovoc/schema.org概念來證明你的步驟。
</reasoning>
<answer>
僅以請求的格式提供最終的簡潔答案。
</answer>
"""

    # 示例用戶提示
    user_prompt = "為一個列出當地企業營業時間、地址和電話號碼的網頁建議一個合適的schema.org類型。"

    # 使用聊天模板格式化消息
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": user_prompt},
    ]

    # 應用聊天模板並進行分詞
    # 確保add_generation_prompt=True，因為像Gemma這樣的模型需要它
    inputs = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        add_generation_prompt=True,  # 對於Gemma指令模型很重要
        tokenize=True,
        return_tensors="pt"
    ).to(model.device)  # 確保輸入與模型在同一設備上

    # 生成配置
    # 為了獲得確定性輸出（貪心解碼），設置do_sample=False。
    # 當do_sample=False時，溫度和top_p會被忽略。
    gen_config = GenerationConfig(
        max_new_tokens=512,
        do_sample=False,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        # 確保eos_token_id設置正確。
        # Gemma的主要EOS是1（<eos>）。指令模型可能也會使用106（<end_of_turn>）。
        # 如果可用，使用分詞器的eos_token_id，否則默認為1，這是一種可靠的方法。
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id is not None else 1,
        # 可選：如果需要，你也可以顯式設置bos_token_id，不過通常由模板處理
        # bos_token_id=tokenizer.bos_token_id if tokenizer.bos_token_id is not None else 2,
    )
    # 如果你想啟用採樣以獲得更有創意/多樣化的輸出：
    # gen_config = GenerationConfig(
    #     max_new_tokens=512,
    #     do_sample=True,
    #     temperature=0.6,  # 調整以獲得更多/更少的隨機性
    #     top_p=0.9,  # 核採樣
    #     pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    #     eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id is not None else 1,
    # )

    # 使用流輸出器生成輸出
    text_streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
    print(f"\n--- SEOcrate 01對提示的輸出：'{user_prompt}' ---")
    with torch.no_grad():  # 在推理時禁用梯度計算
        _ = model.generate(input_ids=inputs, generation_config=gen_config, streamer=text_streamer)
    print("\n--- 輸出結束 ---")
else:
    print("由於模型加載失敗，跳過生成。")

你也可以點擊下面的按鈕，在Google Colab中直接測試該模型：

✨ 主要特性

• 結構化輸出：以特定的XML格式生成響應，包括逐步推理和簡潔答案。
• 專注SEO任務：針對各種SEO任務進行訓練，如元描述優化、內部鏈接建議等。
• 本體引導推理：微調過程中明確獎勵與seovoc本體概念和關係一致的推理步驟。

📦 安裝指南

使用該模型前，請確保安裝以下必要的庫：

pip install torch transformers accelerate bitsandbytes sentencepiece

💻 使用示例

基礎用法

以下是一個簡單的使用示例，展示瞭如何使用系統提示和用戶提示來調用模型：

# 上述快速開始部分的代碼即為基礎用法示例，此處不再重複

高級用法

你可以通過調整生成配置（如do_sample=True）來獲得更有創意/多樣化的輸出：

# 如果你想啟用採樣以獲得更有創意/多樣化的輸出：
gen_config = GenerationConfig(
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,  # 調整以獲得更多/更少的隨機性
    top_p=0.9,  # 核採樣
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id is not None else 1,
)

📚 詳細文檔

模型描述

本倉庫包含SEOcrate-4B_grpo_new_01，這是一個開源的概念驗證（PoC）模型，展示了一種在大語言模型（LLMs）中增強專業推理能力的新方法。該模型是unsloth/gemma-3-4b-it-bnb-4bit（google/gemma-3-4b-it的4位量化版本）的微調版本。

核心創新在於使用強化學習（特別是GRPO），由特定領域本體（SEOntology/seovoc）引導，來教導模型在搜索引擎優化（SEO）任務中像專家一樣進行推理。

你可以在我們的博客文章中瞭解更多關於本體驅動方法和該項目的動機：An Ontology-Driven Approach to Train Your Next SEO Agent。

項目目標

本PoC的主要目標是驗證假設：將強化學習（RL）與領域本體（seovoc，擴展自schema.org）的結構化知識相結合，可以顯著提高LLM在該領域執行復雜推理任務的能力，相比標準的微調方法。我們旨在創建一個能夠理解SEO提示、應用相關本體概念並生成結構化、逐步解釋以及簡潔答案的模型。

模型能力（在PoC中展示）

• 結構化輸出：以特定的XML格式生成響應，便於清晰理解：

<reasoning>
[逐步解釋，可能引用SEO概念/本體術語]
</reasoning>
<answer>
[對提示的簡潔答案]
</answer>

• 專注SEO任務：針對各種SEO任務的提示進行訓練（見數據集部分）。
• 本體引導推理：微調過程明確獎勵與schema.org和SEOntology (seovoc) 中定義的概念和關係一致的推理步驟。

方法：本體引導的強化學習

這種新方法利用特定領域本體的結構化知識來引導強化學習，首次在知識圖譜會議（KGC）上提出。與主要教導模仿的標準監督微調（SFT）不同，我們採用強化學習（RL）來明確教導模型如何在SEO領域有效地推理。

• 基礎模型：unsloth/gemma-3-4b-it-bnb-4bit（提供基礎語言能力）。
• 結構化知識：SEOntology (seovoc)，定義了關鍵SEO實體、屬性和關係的本體（https://w3id.org/seovoc/），作為結構化知識庫。
• 學習方法：通過trl庫使用Group Relative Policy Optimization（GRPO），並使用Unsloth加速。選擇GRPO是為了直接基於獎勵信號優化策略（模型的生成策略）。
• 本體引導的獎勵信號：這是該方法的核心。設計了一個自定義獎勵函數，使用LLM作為評判器（Gemini 1.5 Pro）。評判器根據多個標準評估模型生成的<reasoning>和<answer>，關鍵包括與SEO最佳實踐的一致性以及對seovoc本體相關概念的明確使用/暗示。模型因輸出展示與本體中結構化知識一致的邏輯步驟而獲得獎勵。

微調細節

• 數據集：自定義合成數據集（cyberandy/seo-grpo-reasoning-dataset-1000，包含約960個清理後的示例）。該數據集使用Gemini 1.5 Pro根據詳細的任務模板以編程方式生成，這些模板明確引用並納入了SEOntology (seovoc) 的概念。生成過程為各種SEO任務（元描述優化、內部鏈接建議、查詢趨勢分析、Schema.org建議、命名實體識別、標題優化、意圖分類、Robots.txt規則、規範化、E-E-A-T評估、GMB優化、產品Schema增強、基於問答的內容修訂）創建了輸入數據、逐步推理（<reasoning>...</reasoning>）和簡潔答案（<answer>...</answer>）對。然後，這些生成的示例由LLM作為評判器（同樣是Gemini 1.5 Pro）進行評估，評判器根據準確性、相關性、格式正確性以及推理和答案與呈現給評判器的seovoc本體概念的一致性分配獎勵分數（介於0.0和1.0之間）。這些評分數據隨後被格式化為{'prompt': '...', 'reward': float}對，用於GRPO訓練。你可以在我們的博客文章中瞭解更多關於數據集生成和評估方法的信息（鏈接到KGC材料）：An Ontology-Driven Approach to Train Your Next SEO Agent。
• 訓練步驟：500步。
• 關鍵超參數：
  • 學習率：5e-6（餘弦衰減）
  • 批量大小（有效）：8 (per_device_train_batch_size=8, gradient_accumulation_steps=1)
  • 優化器：adamw_8bit
  • 序列長度：2048
  • 獎勵函數：自定義Python函數，評估格式、關鍵詞使用（包括seovoc術語的影響）、長度等，由Gemini 1.5 Pro根據與SEO/本體原則的一致性進行評判，並使用tanh縮放。
• 硬件：NVIDIA A100 40GB

示例推理

以下是SEOcrate對不同SEO相關提示的響應示例，展示了其推理過程和結構化輸出。

提示1：內部鏈接建議

用戶提示：我有一篇新的博客文章，標題為“頁面SEO終極指南”。我還有現有文章，標題分別為“初學者的關鍵詞研究”、“撰寫SEO友好內容”和“理解技術SEO審計”。從這些現有文章中建議兩個相關的內部鏈接，以包含在我的新“頁面SEO”指南中。

SEOcrate輸出：

<reasoning>
這裡的目標是戰略性地鏈接到現有內容，以改善用戶體驗、提高參與度並向搜索引擎表明相關性。我們需要選擇對“頁面SEO終極指南”文章有益的鏈接。

“初學者的關鍵詞研究”：這篇文章可能包含關於如何識別相關關鍵詞的基礎信息。從“頁面SEO”指南鏈接到這篇文章是有意義的，因為頁面SEO嚴重依賴關鍵詞研究來針對正確的術語。這是一個直接且有價值的聯繫。
“撰寫SEO友好內容”：這篇文章可能涵蓋了在內容中自然融入關鍵詞、優化標題以及使用其他提高可讀性和搜索引擎可見性的元素的最佳實踐。從“頁面SEO”指南鏈接到這篇文章強化了內容本身對於頁面SEO至關重要的觀點。
我優先選擇那些展示頁面SEO重要性以及現有文章如何有助於實現頁面SEO成功的鏈接。這符合提供有價值、有用內容以滿足用戶意圖的原則。
</reasoning>
<answer>
以下是兩個相關的內部鏈接，可包含在“頁面SEO終極指南”中：

鏈接到：“初學者的關鍵詞研究” 使用的文本：“為了確保你在頁面SEO工作中針對正確的關鍵詞，從紮實的關鍵詞研究策略開始。通過我們的指南瞭解如何找到相關術語：[鏈接到“初學者的關鍵詞研究”]”
鏈接到：“撰寫SEO友好內容” 使用的文本：“頁面SEO不僅僅是關於關鍵詞——它還關乎創建既引人入勝又針對搜索引擎進行優化的內容。通過我們的指南發現如何撰寫表現出色的內容：[鏈接到“撰寫SEO友好內容”]”
</answer>

提示2：E-E-A-T評估

用戶提示：一個新的博客發佈關於加密貨幣投資的文章。他們可以採取哪三個關鍵行動來提高其在Google上的E-E-A-T信號？

SEOcrate輸出：

<reasoning>
好的，讓我們來分析一個新的加密貨幣投資博客如何提高其在Google上的E-E-A-T（經驗、專業知識、權威性、可信度）信號。E-E-A-T對於在Google上排名越來越重要，特別是在加密貨幣這樣錯誤信息和詐騙盛行的領域。以下是一個逐步的方法：

專注於展示經驗（特別是投資的實際經驗）：由於這是一個新博客，作者的個人經驗至關重要。Google優先考慮創作者有與主題相關實際行動的內容。這是關於展示他們如何進行投資，而不僅僅是他們的想法。
通過深入研究和清晰解釋建立專業知識：加密貨幣很複雜。博客需要展示對技術、市場和涉及的風險的深入理解。這意味著進行廣泛的研究，引用可靠的來源（不僅僅是其他加密貨幣博客！），並清晰地解釋概念，即使是對於初學者。
通過成為可靠來源建立權威性：這意味著博客本身在加密貨幣投資社區中被公認為值得信賴的來源。這通過一致的高質量內容、積極的參與以及可能在其他知名來源中的提及來實現。
通過透明度和風險披露突出可信度：至關重要的是，博客必須對其潛在的利益衝突（例如聯盟鏈接）保持透明，並明確披露加密貨幣投資涉及的風險。這對於建立信任至關重要。
考慮到這一點，我將專注於直接解決這些E-E-A-T因素的行動。
</reasoning>
<answer>
以下是新的加密貨幣投資博客可以採取的三個關鍵行動，以提高其E-E-A-T信號：

分享個人投資結果（附帶說明）：博客應該發佈文章，詳細說明他們進行的特定加密貨幣投資，包括投資的理由、投資金額和結果（無論是正面還是負面）。至關重要的是，這需要附帶免責聲明：“這些是我的個人投資，結果可能不代表你自己的情況。加密貨幣投資風險極高。”這展示了經驗——他們實際上投入了資金。這是一個強大的信號，但必須謹慎處理以避免誤導讀者。
引用可靠來源並提供深入研究：每篇文章都應該有來自可靠來源的研究支持——不僅僅是其他加密貨幣博客。這可以包括區塊鏈項目的白皮書、金融機構的報告、監管文件或學術研究。博客應該解釋為什麼這些來源是相關且值得信賴的。例如，“根據[項目名稱]的SEC文件，...”這展示了專業知識。
實施清晰全面的風險披露政策：在網站上創建一個專門的頁面，概述加密貨幣投資涉及的風險，包括潛在損失、詐騙和監管不確定性。這個頁面應該易於訪問並定期更新。這對於建立可信度至關重要，並展示了對負責任信息共享的承諾。這應該在每個討論投資的頁面上顯著顯示。
</answer>

評估（初步PoC結果）

初步的定性評估顯示，這個PoC模型表現出：

• 良好地遵循所需的XML輸出格式。
• 在模式建議和元描述優化等任務中對基本SEO概念的應用前景良好。
• 推理步驟中隱含或明確引用相關SEO/本體術語的情況。

然而，與最先進的模型（如GPT-4o）相比，性能差距明顯，特別是在以下方面：

• 在SEO上下文中的複雜實體識別。
• 需要更深入理解的細微模式選擇。
• 多步數值推理（例如查詢趨勢分析），在這種情況下格式遵循有時會失敗。

LLM作為評判器（Gemini 1.5 Pro）的評分反映了這一點，表明在更簡單、結構更清晰的任務上表現更強，而在複雜推理和嚴格格式遵循的壓力測試下得分較低。

關於方法和評估的更多詳細信息已在2025年知識圖譜會議（KGC）上展示。

預期用途和目的

本模型作為概念驗證發佈，僅用於研究和實驗目的。

• 主要用途：展示將本體引導的強化學習與LLMs相結合用於特定領域推理的潛力。
• 次要用途：為有興趣進一步探索這種方法的研究人員和開發人員提供基線或起點。
• 不適合用途：在沒有進行大量進一步開發、測試和驗證的情況下，不適合直接用於生產SEO工作流程。

侷限性和偏差

• 數據集：在一個小的（約1000個示例）合成數據集上進行訓練。可能無法很好地推廣到多樣化的現實世界SEO複雜性。質量在很大程度上取決於合成數據生成和獎勵評分過程。
• 推理質量：可能生成看似合理但不正確或膚淺的SEO建議。本體引導提高了一致性，但不能保證在所有情況下的事實正確性或深入的戰略見解。
• 本體基礎：模型對seovoc的理解是操作性的（通過獎勵信號學習），而不是深層次的內在或符號性的。
• 偏差：基礎Gemma模型或合成數據生成過程中的潛在偏差可能會持續存在。
• 驗證需求：在實施之前，始終使用專家SEO知識和官方文檔驗證輸出。

未來方向和合作

這個PoC代表了第一步。我們相信這種“配方”——結合基礎模型、豐富的領域本體和引導式RL——具有巨大的潛力。 我們計劃迭代這種方法，完善SEOntology，改進RL過程，並探索更大的數據集和模型。 我們歡迎反饋、建議和貢獻！ 請使用相關項目的GitHub問題/討論或聯繫作者。

免責聲明

請負責任地使用本模型。作者不對基於其輸出做出的任何決策承擔責任。這是一個展示方法的研究成果。

致謝

• 由於Google Cloud提供的GPU信用，這項工作得以實現。
• 由WordLift團隊開發，推動了Agentic SEO和營銷自動化的邊界。
• 基於Google的Gemma 3模型和用於高效微調的Unsloth庫構建。
• 利用了schema.org和SEOntology (seovoc) 的概念。
• 方法在知識圖譜會議 2025 (KGC) 上展示。

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。